Python：如何找到两个值之间的相关性并消除噪声？

我有两条曲线

A

和

B

，它们高度相关，如下图所示，其中

C

是

A

和

B

之间的皮尔逊相关性

可以下载包含数据的文件

绿色曲线的值应为

0

，但信号受

B

的影响。我想找出

A

和

B

之间的关系，以便

A

和

B

取消，但我不确定如何继续

---

显然，

A

和

B

彼此预测得很好。我们可以利用这一点来确保在给定的

a

和

B

值下获得约

0

的值。我选择的方法是fit

对于一些参数

x

和

c

，我们希望最小化

A-x*B-c

。这可以使用

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import scipy.optimize as opt


df = pd.read_csv('prova.csv')

def fit(x):
    return df['A'] - x[0] * df['B'] - x[1]


result = opt.least_squares(fit, [0, 0])

fit(result.x).plot()
plt.show()

这导致,

---

这是接近零的许多数量级。

你能提供一个完整的示例，包括一些数据吗？我可以在驱动器中共享数据。让我来。@N.Wouda做得很好！你还有其他推荐信吗？

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import scipy.optimize as opt


df = pd.read_csv('prova.csv')

def fit(x):
    return df['A'] - x[0] * df['B'] - x[1]


result = opt.least_squares(fit, [0, 0])

fit(result.x).plot()
plt.show()